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针对无先验知识模式下机械故障特征的选择、融合存在盲目性、片面性,提出了一种基于特征评估与核主分量分析的齿轮故障特征提取与分类方法。该方法采用小波包分解对原始信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域指标组成联合特征,然后确定了稳定性门限值与敏感性筛选比例因子,采用稳定性与敏感性联合评估方法对特征进行评估,并利用核主分量分析方法提取剩余联合特征中的非线性特征,实现不同齿轮故障状态的分类。实验结果表明,这种集成了小波包分解、特征联合评估方法和核主分量分析的齿轮故障分类方法能够更好地提取齿轮故障的特征信息,从大量的故障特征中剔除不稳定与不敏感的劣质特征,明显改善了核主分量分析提取齿轮故障非线性特征的效果。 相似文献
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基于Hilbert解调技术的齿轮箱故障诊断 总被引:7,自引:0,他引:7
从理论上分析了根据Hilbert解调原理进行齿轮诊断的可行性 ,并利用齿轮箱诊断实例证明了理论分析的结果。在论文结尾 ,指出了齿轮箱诊断所应注意的两个基本问题。 相似文献
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复合材料拉伸过程的声发射特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究16MnR/0Cr18Ni9Ti复合材料断裂过程的声发射特性,可以利用声发射技术对16MnR/OCr18Ni9Ti复合材料试件的拉伸过程进行全程监测。研究表明,材料拉伸断裂过程中,声发射信号丰富明显,可测性良好,并且不同破坏阶段的声发射信号具有不同的特征。通过对不同拉伸阶段声发射信号的参数分析,可以了解材料不同变形阶段的声发射特性,并据此来分析材料损伤的发生、发展及演变过程。与传统的力学试验方法相比,声发射技术在研究复合材料断裂过程方面具有明显的优势。 相似文献
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应用无量纲幅域参数诊断齿轮箱故障 总被引:2,自引:1,他引:1
本文首先探讨了无量纲幅域参数与随机信号的幅值概率密度函数之间的关系。对齿轮箱的4种状态──正常、裂纹、剥落、断齿,进行了计算机模拟分析和实验研究。阐述了无量纲幅域参数随故障变化的规律。对实际信号下各参数的灵敏度和稳定性作了比较,找出了较为合适的诊断参数。在此基础上,定义了峭度变化系数,对齿轮箱的实际信号进行了趋势分析,有助于齿轮箱的监测和维修。 相似文献
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齿轮状态监测和识别方法的研究 总被引:4,自引:1,他引:3
基于一致度分析,本文对常用的齿轮状态监测指标进行了优化。通过对优化监测指标集的主分量分析,给出了主分量识别和监测指标,实现了对齿轮状态的识别和监测,尤其是对齿轮出现裂纹的监测。 相似文献
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